Auto-Riparazione · Auto-Apprendimento

La Piattaforma Che
Si Ripara Da Sola.

Mentre i tuoi competitor si svegliano con pipeline interrotte, Swashi rileva l'incidente, propone la soluzione e la prepara per l'approvazione con un clic, prima ancora che tu te ne accorga.

15
Pattern di incidenti rilevati
24
Agents monitorati 24/7
90d
Finestra di auto-apprendimento
0
Deploy automatici senza approvazione

Il Ciclo di Auto-Riparazione

Cinque fasi, dal rilevamento dell'incidente alla patch approvata dall'uomo — completamente automatizzate, eccetto l'approvazione finale.

Fase 1 di 5

RILEVA

Watchdog monitora 24 Agents tramite heartbeat continuo in tempo reale

RILEVA
CLASSIFICA
RECUPERA
PROPONE
APPROVA
Intelligence sugli Incidenti

15 Pattern. Zero Sorprese.

Ogni pattern è stato estratto da incidenti reali in produzione. Il sistema li riconosce istantaneamente — perché li ha già visti.

ALTO
deployment-killed-batch
Aggiornamento durante un job in corso interrompe il lavoro
ALTO
missing-dependency
Un componente richiesto non si carica dopo un aggiornamento
ALTO
broken-data-write
Un Agent scrive dati in un formato errato
ALTO
auth-handshake-order
Un task schedulato viene bloccato erroneamente dai controlli di sicurezza
ALTO
cold-start-timeout
Un riavvio lento fa sì che un task superi il suo limite di tempo
ALTO
memory-limit-exceeded
Un Agent esaurisce la memoria a metà task, lasciando dati parziali
MEDIO
kill-switch-stub
Un interruttore di pausa mostra "in pausa" ma la modifica non è stata salvata
MEDIO
wrong-data-reference
Riferimento a dati obsoleti dopo un aggiornamento di struttura
MEDIO
schema-version-mismatch
Dati più recenti letti da un Agent più vecchio, i campi non corrispondono
MEDIO
message-retry-failure
Un messaggio fallisce ripetutamente e viene messo da parte per la revisione
MEDIO
cross-origin-block
Una richiesta viene bloccata da un header di sicurezza mancante
MEDIO
auth-token-expired
Un token di sicurezza scade a metà di un task lungo
MEDIO
rate-limit-cascade
Un limite di utilizzo causa tentativi a cascata tra gli Agents
MEDIO
search-index-missing
Una ricerca complessa fallisce perché un indice non era ancora pronto
MEDIO
config-secret-missing
Un'impostazione richiesta manca dopo l'espansione in una nuova regione
Motore di Auto-Apprendimento per le Soluzioni

Ogni Soluzione Diventa
Conoscenza Futura.

Ogni problema risolto viene trasformato in conoscenza ricercabile. Quando si verifica un nuovo incidente, il motore recupera le soluzioni passate più rilevanti — classificate per pertinenza, attualità e confidenza.

1
Filtro per Ambito di Servizio
Recupera solo le soluzioni per il servizio interessato
2
Filtro per Versione Architetturale
Soluzioni v3.x classificate 1.0×, v2.x classificate 0.5×, v1.x escluse
3
Decadimento della Confidenza
Soluzioni più vecchie di 180 giorni ottengono un punteggio di 0.75×, più vecchie di 365 giorni ottengono 0.5×
4
Top-3 Risultati Classificati
Classificazione finale per punteggio composito con confidenza calibrata 0–100%
correzioni_conoscenza · frammento FIX-S26-3
id: "FIX-S26-3"
title: "Agente Esperimento DEGRADATO su x-comando"
patternType: "collezione-sbagliata"
riskLevel: "MEDIO"
date: "2026-05-29"
architectureVersion: "v3.0"
confidenceScore: 87
isRepeatedFailure: false
keywords: ["battiti_agente", "ultimoPing", "DEGRADATO"]
Recuperato in 12ms · Punteggio: 87/100
Motore di Auto-Apprendimento

Ogni Risultato.
Intelligenza Composta.

Il sistema traccia i risultati per 90 giorni, estrae i pattern vincenti nel Campaign DNA e inserisce i pattern fallimentari nell'Anti-DNA — così ogni campagna è più intelligente della precedente.

Finestra di Risultato di 90 Giorni

Ogni lead, email, chiamata, meeting ed evento di ricavo viene tracciato. Il sistema apprende cosa converte realmente lungo l'intero ciclo di vendita.

DNA Campagna

L'apertura, l'offerta, la gestione delle obiezioni, il tono e la finestra di chiamata vincenti vengono distillati dai risultati misurati — non da supposizioni.

Anti-DNA

I pattern che hanno fallito vengono ugualmente conservati. Il sistema apprende cosa NON fare, prevenendo costose regressioni.

Bandit Punteggio Wilson

Gli esperimenti utilizzano intervalli di confidenza del punteggio Wilson — spostando dinamicamente il traffico verso i vincitori, non semplici divisioni 50/50.

Confine di Apprendimento Globale

I tuoi dati non addestrano mai altri tenant. Solo segnali aggregati de-identificati fluiscono verso l'alto — la fiducia aziendale è protetta.

Nessuna Ottimizzazione Rogue

Il sistema non può auto-modificare i propri framework, riscrivere i prompt degli Agents o implementare modifiche logiche senza approvazione umana.

Il Ciclo di Apprendimento
Prospect
Email
Risposta
Chiamata
Riunione
Ricavo
intelligence_events
Intelligence di Crescita
DNA Campagna
Applicato Ovunque
Governance Umana

Non una Scatola Nera.
Tu Manti il Controllo.

Un impatto maggiore richiede sempre un'approvazione maggiore. Swashi non implementa, unisce o modifica autonomamente nulla senza un gate umano.

Tipo di AzioneAutoritàPerché
Generazione di contenutiAutoBasso rischio, reversibile
Invio di outreachApprovazione opzionaleLimitato dal volume
Azione di vendita vocaleApprovazione richiestaInterazione ad alta intenzione
Distribuisci / patchApprovazione richiestaIrreversibile in produzione
Modifica prezzi / offertaApprovazione richiestaImpatto sul ricavo

La piattaforma che si ripara da sola
mentre dormi.

Auto-Riparazione e Auto-Apprendimento sono inclusi in ogni piano Swashi.